本文选自——《读好文献：写作导向的学术阅读指导》，作者傅力。

近年来，生成式人工智能（AI）技术的快速发展正在深刻改变内容创作和知识获取的方式。生成式AI不仅能够生成文本、图像、音频等内容，还在学术研究领域展现了强大的潜力，尤其是在文献阅读和知识理解方面。通过生成式AI，研究人员可以更高效地处理大量文献，快速提取核心信息，并深入理解复杂的概念。以下是生成式AI在文献阅读中的主要功能及其实际应用案例。

1. 摘要生成：快速掌握文献核心内容2. 总结与提问：深化文献理解3. 补充信息：填补知识空白4. 语言翻译：打破语言障碍5. 知识补充：扩展文献背景实际应用案例

比如，我询问了一篇长达46页的关于2.5米大视场巡天望远镜的综述论文（Sciences for The 2.5-meter Wide Field Survey Telescope （WFST））讲了什么（我对天文学仪器一窍不通）。以下是某一生成式AI的回答：

这篇文章讨论了由中国科技大学和紫金山天文台联合建设的广域巡天望远镜（WFST）。WFST配备了一个2.5米的主镜，一个主动光学系统，以及一个在主焦平面上拥有0.73千兆像素的马赛克CCD相机，以实现在6.5平方度的视场上获得高质量的成像。望远镜将在深度高频巡天和广域巡天计划中，以从每小时/每日到半周的频率，扫描北半球的天空，覆盖四个光学波段。文章还讨论了WFST的预期性能和巡天策略，以及其在时间域科学中的潜力，包括超新星、潮汐瓦解事件、多信使事件和活动星系核。

WFST的建设是为了满足天文学家对广域、深度和高时间分辨率的观测需求。这种望远镜的设计和建设，将为我们理解宇宙的起源和演化提供重要的数据和观测。WFST的高质量成像和广域覆盖，使其成为探索和研究时间域科学的理想工具，包括研究超新星、潮汐瓦解事件、多信使事件和活动星系核等现象。此外，WFST的建设也将推动中国在全球天文学研究中的地位，提升其在国际科学合作中的影响力。

我进一步询问它：这种天文望远镜可能产生哪些贡献？

深度和广域巡天：WFST的设计使其能够进行深度和广域的巡天。这种能力使得天文学家能够观察到更远的天体和更广阔的天空区域，从而有可能发现新的天文现象和天体。

时间域科学：WFST的高时间分辨率使其成为研究时间域科学的理想工具。时间域科学包括研究变星、超新星、伽玛射线暴、潮汐瓦解事件、多信使事件和活动星系核等现象。这些现象的研究对于理解宇宙的起源和演化具有重要的意义。

多信使天文学：WFST的设计也使其成为进行多信使天文学观测的理想工具。多信使天文学是一种新的天文学研究方法，它结合了电磁波、粒子和引力波等多种信使的观测，以获得对天体和天文现象更全面的理解。

科技进步：WFST的建设也推动了天文观测技术的发展。例如，WFST使用的主动光学系统和高像素CCD相机都是最新的天文观测技术。

科学教育和公众科学普及：WFST的观测数据将对科学教育和公众科学普及有重要的贡献。这些数据可以用于教学和科普活动，帮助公众理解宇宙的奥秘。

综述中有提到其他国家建设类似WFST的天文望远镜吗？

文章中并未提到其他国家正在建设类似WFST的望远镜。然而，文章中提到了一些正在进行或即将进行的广域巡天项目，例如Vera C. Rubin / LSST，以及一些即将启动的空间巡天任务，如CSST，Euclid，和Nancy Grace Roman Space Telescope。这些项目和任务都将进行广域巡天，但它们的设计和目标可能与WFST有所不同。

从这些内容可见，生成式人工AI在综述的解析和总结中已经能够达到非常高的水平 。此外，由于它的训练模型用了非常庞大的语料库，因此可以作为一种百科全书来回答论文中提及但没有详细叙述的内容，进一步完成定向的解答。

生成式AI的未来潜力

生成式AI在文献阅读中的应用不仅限于文本解析，它还可以帮助用户理解实验科学类论文中的技术细节和数据。随着生成式AI技术的不断迭代，未来可能会出现更多针对学术文献的定制化工具和插件，进一步提升研究效率。

结语

生成式AI正在成为学术研究的重要助手，它不仅能够帮助用户快速理解文献内容，还能补充相关知识、打破语言障碍，并为跨领域研究提供支持。随着技术的进一步发展，生成式AI有望在更多领域发挥其潜力，推动科学研究的进步。

通过以上分析可以看出，生成式AI在文献阅读中的应用已经达到了较高的水平，其强大的信息提取和知识补充能力使其成为研究人员不可或缺的工具。未来，随着技术的不断进步，生成式AI将在学术研究中扮演更加重要的角色。